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跟踪数据处理选择中解决分配问题的方法性能比较
本文比较了解决分配问题的不同方法的性能：匈牙利算法、Mack 方法和 Jonker-Volgenant-Castanon 方法。给出了稠密矩阵和稀疏矩阵的比较结果。
来源:俄罗斯金刚石-安泰股份公司企业公报简介
轨迹处理是一组方法和工具，旨在通过处理有关对象检测（标记）的初步决策流来获得对象轨迹的估计。移动物体的轨迹被理解为物体在所采用的坐标系中的位置对时间的依赖性[1]。
在这种情况下，轨迹处理最重要的阶段是用轨迹识别标记的阶段，其质量与轨迹过滤器的质量一起决定了整个处理的成功与否。
轨迹标记的识别（识别、选择）是指判断下次评审时得到的标记是否属于某一特定轨迹。据信，该组标记包含目标标记（来自真实对象的标记）和噪声标记。
由于有大量传入标记和跟踪轨迹，根据“每个标记对应每个轨迹”的原则检查成员资格会带来大量计算成本，而且是多余的。因此，首先执行选通操作，其中包括检查标记是否落入围绕轨迹位置设置的空间区域（选通），该轨迹位置外推到轨迹处理算法的当前时钟周期[1]。
一般情况下，多个标记落入距离很近的轨迹的重叠频闪区域时的情况如图1所示。
图. 1. 紧密间隔的轨迹被阻塞的情况
图. 1.在本例中，图 1 中的标记 3-6 位于重叠频闪区域。在这种情况下，为了沿着轨迹最佳地分配标记，可以使用多种方法，其中一种称为全局最近邻（GNN [1]），它基于解决传输问题。
1. 运输任务
K L 我 j cij ij 我 K j L N xij ij N(1)
基于（1），赋值问题可以数学表述为[2]：
(2)
(3)
cij O